问题描述

今天debug量化模型遇到一个比较奇怪的问题，之前从来没有注意过：
现在量化模型的流程是：
1）加载预训练好的浮点数权重模型；
2）将模型架构替换成量化架构（逐模块替换），此时浮点权重会直接被fake quant；
3）训练fake quant后的模型权重（QAT）过程。

直接在第1）步后面验证浮点权重模型效果是完全没问题的：

validate(val_loader, model, criterion, args)

我现在希望在第2）步后面验证权重直接被fake quant后的模型效果，发现所有的sample上推理结果都是0%，即模型失败！
甚至只量化第一层的激活值，也会出现模型失败的情况。于是debug了很久量化函数，并没有发现任何问题。基本的代码思路就是如下图这样（没有act_range_momentum的简单版本）：

问题分析

最后发现问题出在validate函数中，HAWQ框架的validate函数加上了一行freeze_model(model)函数，其作用是跑量化函数时不计算模型的self.min和self.max（默认为0），导致的后果是scale算出来非常非常小，量化值（x/scale）非常非常大，clamp后所有值都被截到了两个表示范围的边缘，变成了-128或127。因此模型就失败了。

于是模型过量化函数时不会进self.running_stat分之，所以也不会计算self.min和self.max，导致模型失败。

所以HAWQ中使用validate应该是针对在做/做过量化训练的模型而言的，因此此时就保存好了self.min和self.max值，推理没问题。而对于我们这种情况（也就是加载浮点模型，然后直接过量化验证效果），是没有初始self.min和self.max值的，导致出错。

解决方案

1. 既然想训练前验证一下，最简单的方法是直接注释掉freeze_model(model)，然后推理结果就正常了

2. 当然也可以给模型一个warmp/初始化的阶段去算最初的self.min和self.max：参考 WinogradAwareNets

感谢和Tengyu、Chenqi共同的讨论和debug，一起总结出了一些宝贵的经验（我的知识漏洞）。